信息抽取用UIE解决啊

小李飞刀李寻欢 2023-03-09 16:14:57

https://blog.csdn.net/SPESEG/article/details/129377303?spm=1001.2014.3001.5501

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本文详细介绍了基于PaddleNLP的UIE（Universal Information Extraction）模型微调方法，用于打造专属信息抽取模型。UIE模型支持多种信息抽取任务，包括命名实体识别、关系抽取、事件抽取等，具有开箱即用、降本增效和效果领先的优势。文章提供了UIE模型的简介、优势、应用示例以及定制训练的详细步骤，包括数据标注、数据转换和模型微调。此外，还介绍了如何通过少量标注数据进行模型微调以提升效果，并提供了代码结构和常见问题的解决方案。

基于PaddlePaddle框架训练并采用UIE统一信息抽取架构实现通用实体关系事件抽取功能的深度学习模型项目_通过Paddle2ONNX工具链将动态Shape的Paddle模型转.zip

基于PaddleNLP框架的信息抽取模型训练与部署项目_使用Doccano标注工具构建中文实体识别数据集_通过UIE-base预训练模型进行微调训练_实现从非结构化文本中自动提取姓.zip

基于UIE信息抽取模型构建的面向网络舆论场多维度情感倾向与观点挖掘的Web应用系统_集成单文本交互式实时情感解析与多文件批量情感分析处理功能并支持情感极性分布饼图与属性观点词云可视.zip

Yaojie Lu等人在ACL-2022中提出了通用信息抽取统一框架UIE。该框架实现了实体抽取、关系抽取、事件抽取、情感分析等任务的统一建模，并使得不同任务间具备良好的迁移和泛化能力。为了方便大家使用UIE的强大能力，PaddleNLP借鉴该论文的方法，基于ERNIE 3.0知识增强预训练模型，训练并开源了首个中文通用信息抽取模型UIE。该模型可以支持不限定行业领域和抽取目标的关键信息抽取，实现零样本快速冷启动，并具备优秀的小样本微调能力，快速适配特定的抽取目标。

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